আমি একটি উবুন্টু 14.04 এ টেনসরফ্লোটির জিপিইউ সংস্করণ ইনস্টল করেছি।
আমি এমন একটি জিপিইউ সার্ভারে আছি যেখানে টেনসরফ্লো উপলব্ধ জিপিইউগুলি অ্যাক্সেস করতে পারে।
আমি সিপিইউগুলিতে টেনসরফ্লো চালাতে চাই।
সাধারণত আমি env CUDA_VISIBLE_DEVICES=0জিপিইউ নং চালাতে ব্যবহার করতে পারি । 0।
পরিবর্তে আমি কীভাবে সিপিইউগুলির মধ্যে চয়ন করতে পারি?
আমি আমার কোডটি দিয়ে আবার লিখতে ছেদ করি না with tf.device("/cpu:0"):
উত্তর:
আপনি device_countপ্রতি প্যারামিটার প্রয়োগ করতে পারেন tf.Session:
config = tf.ConfigProto(
device_count = {'GPU': 0}
)
sess = tf.Session(config=config)প্রোটবুফ কনফিগারেশন ফাইলটিও দেখুন:
CUDA_VISIBLE_DEVICESকোডটিতে কনফিগারেশন পরিবর্তন না করে পরিবেশ পরিবর্তনশীল ব্যবহার করা কি ভাল ?
আপনি পরিবেশের পরিবর্তনশীলকেও সেট করতে পারেন
CUDA_VISIBLE_DEVICES=""উত্স কোডটি পরিবর্তন না করেই।
উপরের উত্তরগুলি যদি কাজ না করে তবে চেষ্টা করুন:
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'tf.keras.Sequentialমডেলগুলি ব্যবহার করার সময় tf 2.X এর জন্যও কাজ করে ।
আমার জন্য, কেবল CUDA_VISIBLE_DEVICESসুনির্দিষ্টভাবে -1কাজ করার জন্য সেটিংস :
কাজ করে:
import os
import tensorflow as tf
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '-1'
if tf.test.gpu_device_name():
print('GPU found')
else:
print("No GPU found")
# No GPU foundনা না কাজ:
import os
import tensorflow as tf
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = ''
if tf.test.gpu_device_name():
print('GPU found')
else:
print("No GPU found")
# GPU foundকিছু সিস্টেমে আমাদের নির্দিষ্ট করতে হবে:
import os
os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"]="PCI_BUS_ID"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="" # or even "-1"টেনসরফ্লো আমদানির আগে।
আপনি ব্যবহার করতে পারে tf.config.set_visible_devices। একটি সম্ভাব্য ফাংশন যা আপনাকে সেট করতে দেয় এবং কোনটি জিপিইউ ব্যবহার করে তা হ'ল:
import tensorflow as tf
def set_gpu(gpu_ids_list):
gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
try:
gpus_used = [gpus[i] for i in gpu_ids_list]
tf.config.set_visible_devices(gpus_used, 'GPU')
logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU')
print(len(gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPU")
except RuntimeError as e:
# Visible devices must be set before GPUs have been initialized
print(e)মনে করুন আপনি ৪ টি জিপিইউ সহ একটি সিস্টেমে রয়েছেন এবং আপনি কেবল দুটি জিপিইউ ব্যবহার করতে চান, একটি তার সাথে id = 0এবং একটি id = 2, আপনার লাইব্রেরিগুলি আমদানির সাথে সাথেই আপনার কোডের প্রথম কমান্ডটি হ'ল:
set_gpu([0, 2])আপনার ক্ষেত্রে, কেবল সিপিইউ ব্যবহার করতে, আপনি খালি তালিকা সহ ফাংশনটি শুরু করতে পারেন :
set_gpu([])সম্পূর্ণতার জন্য, যদি আপনি এড়াতে চান যে রানটাইম ইনিশিয়েশন ডিভাইসে সমস্ত মেমরি বরাদ্দ করে, আপনি ব্যবহার করতে পারেন tf.config.experimental.set_memory_growth। অবশেষে, জিপিইউ মেমরিটি গতিশীলভাবে দখল করে কোন ডিভাইসগুলি ব্যবহার করতে হবে তা পরিচালনা করার ফাংশনটি হয়ে ওঠে:
import tensorflow as tf
def set_gpu(gpu_ids_list):
gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
try:
gpus_used = [gpus[i] for i in gpu_ids_list]
tf.config.set_visible_devices(gpus_used, 'GPU')
for gpu in gpus_used:
tf.config.experimental.set_memory_growth(gpu, True)
logical_gpus = tf.config.experimental.list_logical_devices('GPU')
print(len(gpus), "Physical GPUs,", len(logical_gpus), "Logical GPU")
except RuntimeError as e:
# Visible devices must be set before GPUs have been initialized
print(e)ইনস্টলেশন স্তরের আরেকটি সম্ভাব্য সমাধান হ'ল কেবলমাত্র সিপিইউর বৈকল্পিক অনুসন্ধান করা হবে: https://www.tensorflow.org/install/pip#package-location
আমার ক্ষেত্রে, এটি এখনই দেয়:
pip3 install https://storage.googleapis.com/tensorflow/windows/cpu/tensorflow_cpu-2.2.0-cp38-cp38-win_amd64.whlশুধু সঠিক সংস্করণ নির্বাচন করুন। ব্যাখ্যা যেমন মত একটি venv ব্যবহার করার জন্য বোনাস পয়েন্ট এই উত্তর ।